[发明专利]基于卷积编解码神经网络的胎儿心电提取系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于卷积编解码神经网络的胎儿心电提取系统以及其方法，所述系统包括数据采集装置：用于采集真实的孕妇腹部电信号；母体心电成分估计装置：用于采用卷积编解码神经网络对孕妇腹部电信号中的母体心电成分进行预估，训练时将仿真腹部电信号作为神经网络的输入，仿真腹部电信号中的母体心电成分作为网络标签进行训练，测试时将真实的孕妇腹部电信号作为神经网络的输入，神经网络的输出为对腹部电信号中的预估的母体心电成分；胎儿心电成分提取装置：用于从采集到的孕妇腹部电信号中减去上述所得的母体心电成分，从而提取出孕妇腹部电信号中的胎儿心电成分。所述方法包括数据预处理、预估母体心电成分和胎儿心电成分提取。通过本技术方案，能够有效提高胎儿心电提取的效率和准确率。

技术领域

本发明涉及胎儿心电提取技术领域，尤其涉及一种基于卷积编解码神经网络的胎儿心电提取系统，进一步地，提供使用这种系统的方法。

背景技术

胎心监护是一种胎儿宫内监护的手段，能够实时地反映胎儿的生物物理活动情况，被广泛地应用于临床实践中。在降低围产儿死亡率中扮演着重要角色。围产儿死亡率在某种程度上反映了一个国家和地区的综合的经济发展和卫生医疗状况。

胎儿心电信号不仅可以用于胎儿心率的计算，而且可以提供更多的形态上的信息，这些信息记录了胎儿心脏的动作情况，客观地反映了胎儿宫内生理活动的各种状态，医务人员可对胎儿的发育程度、位置、是否酸中毒或者心律失常等状况进行判断，从而得出胎儿当前的健康状况。提取胎儿心电信号的难点之一就是腹部电信号中包含有母亲的心电成分，母亲心电成分通常比胎儿具有更大的幅值，且母亲的心电成分与胎儿的心电成分在时域和频域都有重叠，因此，给胎儿心电的提取带来很大的干扰。因此从母体腹部的混合信号中提取出胎儿心电信号是一项富有挑战性的工作。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明所解决的技术问题是提供一种基于卷积编解码神经网络的，能提高提取效率和准确率的胎儿心电提取系统，以及使用这种系统的方法。

为解决上述第一个技术问题，本发明所采用的技术方案内容具体如下：

基于卷积编解码神经网络的胎儿心电提取系统，包括以下装置：

数据采集装置：用于采集真实的孕妇腹部电信号；

母体心电成分估计装置：用于构建待训练的卷积编解码神经网络，在训练时，将仿真腹部电信号作为神经网络的输入，仿真腹部电信号中的母体心电成分作为网络标签对卷积编解码神经网络进行训练改变神经网络中的参数(即权重系数与偏差量)，直至所述神经网络的误差完全收敛时才终止训练(误差完全收敛是指对得到的母体心电成分与已知的仿真腹部电信号中的母体心电成分作比较，直至没有误差或者误差处于合理范围内)，并保存所有参数，得到训练好的卷积编解码神经网络单元。测量真实的孕妇腹部电信号时，将数据采集装置采集到的真实的单通道孕妇腹部电信号作为神经网络的输入代入到训练好的卷积编解码神经网络单元中，得到的神经网络的输出为对腹部电信号中的预估母体心电成分。

其中，所述母体心电成分估计装置执行程序中的卷积编解码神经网络由多个卷积-反卷积模块和一个全连接模块串联组成；卷积-反卷积模块中的卷积层的卷积核大小为1×3、1×4或1×5。

优选地，本技术方案通过采用梯度下降法和反向传播算法训练所述卷积编解码神经网络。所述仿真腹部电信号是根据现有的仿真数据库中的数据获取得到的，可将其分为训练集以及验证集。